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Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) (英語) ハードカバー – 2016/11/18

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商品の説明

内容紹介

An introduction to a broad range of topics in deep learning, covering mathematical and conceptual background, deep learning techniques used in industry, and research perspectives.

“Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject.”
―Elon Musk, cochair of OpenAI; cofounder and CEO of Tesla and SpaceX

Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning.

The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models.

Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.

レビュー

[T]he AI bible... the text should be mandatory reading by all data scientists and machine learning practitioners to get a proper foothold in this rapidly growing area of next-gen technology.

Daniel D. Gutierrez, insideBIGDATA

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登録情報

  • ハードカバー: 800ページ
  • 出版社: The MIT Press (2016/11/18)
  • 言語: 英語
  • ISBN-10: 0262035618
  • ISBN-13: 978-0262035613
  • 発売日: 2016/11/18
  • 商品パッケージの寸法: 17.8 x 3.2 x 22.9 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 5.0 3件のカスタマーレビュー
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2017年2月3日
形式: ハードカバー
24人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2018年1月15日
形式: ハードカバーAmazonで購入
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2017年6月6日
形式: ハードカバー
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Amazon.com: 5つ星のうち4.1 174 件のカスタマーレビュー
slag
5つ星のうち2.0A surprisingly poor book--who is the audience?
2017年9月27日 - (Amazon.com)
形式: ハードカバーAmazonで購入
510人のお客様がこれが役に立ったと考えています.
Alex F.
5つ星のうち2.0Unclear who the intended audience is — deep learning practitioners aren’t it, though...
2017年7月8日 - (Amazon.com)
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158人のお客様がこれが役に立ったと考えています.
dolphone
5つ星のうち2.0Not very good :(
2017年11月10日 - (Amazon.com)
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26人のお客様がこれが役に立ったと考えています.
N N Taleb
5つ星のうち5.0Very clear, very comprehensive
2018年2月2日 - (Amazon.com)
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23人のお客様がこれが役に立ったと考えています.
mackster
5つ星のうち1.0A rushed, poorly written guide of how the "experts" can't really explain what Deep Learning is
2018年5月16日 - (Amazon.com)
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24人のお客様がこれが役に立ったと考えています.
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